package com.moyoutian.leetcode;


import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

/**
 * 146. LRU 缓存机制
 * <p>
 * 运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个  LRU (最近最少使用) 缓存机制 。
 * <p>
 * 实现 LRUCache 类：
 * <p>
 * LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
 * <p>
 * int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
 * <p>
 * void put(int key, int value) 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字-值」。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。
 * <p>
 * <p>
 * 进阶：你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？
 * <p>
 * <p>
 * <p>
 * 示例：
 * <p>
 * 输入
 * ["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
 * [[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
 * 输出
 * [null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
 * <p>
 * 解释
 * <p>
 * LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
 * <p>
 * lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
 * <p>
 * lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
 * <p>
 * lRUCache.get(1);    // 返回 1
 * <p>
 * lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
 * <p>
 * lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
 * <p>
 * lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
 * <p>
 * lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
 * <p>
 * lRUCache.get(3);    // 返回 3
 * <p>
 * lRUCache.get(4);    // 返回 4
 * <p>
 * <p>
 * 提示：
 * <p>
 * 1 <= capacity <= 3000
 * <p>
 * 0 <= key <= 10000
 * <p>
 * 0 <= value <= 105
 * 最多调用 2 * 105 次 get 和 put
 */
public class LRUCache {

    //双向链表可以自己删除自己
    static class CacheNode {
        private final int key;
        private int val;

        public void setVal(int val) {
            this.val = val;
        }

        public int getVal() {
            return val;
        }

        CacheNode nextNode;
        CacheNode lastNode;

        public CacheNode(int key, int val) {
            this.key = key;
            this.val = val;
        }
    }

    // 快速的查找到目标key
    // 1.最久未使用的key 逻辑上一直在最后，使用也就是 获取过get过


    // 快速的根据key查找到目标值 O(log n)
    Map<Integer, CacheNode> mapNode;

    //最后加入结点
    private CacheNode tail;
    //最先加入结点
    private CacheNode head;

    //存储初始化的大小值
    private volatile int capacity;

    public static void main(String[] args) {
/*        LRUCache lruCache = new LRUCache(3);
        lruCache.put(1, 1);
        lruCache.put(2, 1);
        lruCache.put(3, 1);
        lruCache.put(4, 1);
        lruCache.put(3, 1);
        lruCache.put(2, 1);
        lruCache.put(1, 1);*/
        LRUCache lruCache = new LRUCache(1);
        lruCache.put(1, 1);
        lruCache.put(2, 1);
        System.out.println(lruCache.get(1));
        System.out.println(lruCache.get(2));
    }

    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        mapNode = new ConcurrentHashMap<>(capacity);
    }

    public int get(int key) {
        CacheNode cacheNode = mapNode.get(key);
        if (cacheNode == null) {
            return -1;
        } else {
            addNode(cacheNode);
            return cacheNode.val;
        }
    }

    //拆除结点
    public void remove(CacheNode cacheNode) {
        //先拆除旧结点
        if (cacheNode.lastNode == null) {
            //证明当前结点是最前面的结点。需要然头结点指向当前结点的下一个结点
            head = cacheNode.nextNode;
        } else {
            //前一个的下一个 -> 下一个
            cacheNode.lastNode.nextNode = cacheNode.nextNode;
        }
        if (cacheNode.nextNode == null) {
            tail = cacheNode.lastNode;
        } else {
            //下一个的前一个 -> 前一个
            cacheNode.nextNode.lastNode = cacheNode.lastNode;
        }
        //重置结点引用
        cacheNode.nextNode = null;
        cacheNode.lastNode = null;
    }

    public void addNode(CacheNode cacheNode) {
        //断开关系
        remove(cacheNode);
        //添加结点到尾部
        addNodeToTail(cacheNode);
    }

    public void addNodeToTail(CacheNode cacheNode) {
        if (head == null) {
            head = cacheNode;
            tail = cacheNode;
        }
        //新加入结点
        tail.nextNode = cacheNode;
        cacheNode.lastNode = tail;
        tail = cacheNode;
    }

    public void put(int key, int value) {
        if (head == null) {
            head = new CacheNode(key, value);
            tail = head;
            mapNode.put(key, head);
        } else {
            CacheNode cacheNode = mapNode.get(key);
            if (cacheNode == null) {
                if (mapNode.size() >= capacity) {
                    CacheNode temp = head;
                    mapNode.remove(temp.key);
                    remove(temp);
                }
                cacheNode = new CacheNode(key, value);
                addNodeToTail(cacheNode);
            } else {
                //设置新值
                cacheNode.setVal(value);
                addNode(cacheNode);
            }
            mapNode.put(key, cacheNode);
        }
    }


}
